Johann Gaviria
Desarrollador Backend Junior
Enfocado en el ecosistema Python (FastAPI, Django) y bases de datos PostgreSQL. Motivado por construir APIs robustas aplicando arquitectura limpia (Hexagonal, DDD), código mantenible, pruebas automatizadas con Pytest y despliegue con Docker. Con experiencia práctica en proyectos open source y de simulación laboral.
CONTÁCTAMEProyectos Destacados
Verbose Potato
API REST para la gestión de una biblioteca (usuarios, catálogo de libros y préstamos), enfocada en la aplicación práctica de Arquitectura Hexagonal (Ports & Adapters) y DDD sobre un monolito modular. Aplica reglas de negocio estrictas para garantizar la disponibilidad de ejemplares, el control de roles y la consistencia de los datos. Incluye autenticación con JWT, caché con Redis, más del 70 % de cobertura con pruebas unitarias, de integración y E2E, y un pipeline de CI/CD con GitHub Actions que publica la imagen en Docker Hub. Desarrollado con metodología Kanban.
Miniature Adventure
API REST con Django que conecta estudiantes y empresas con control de acceso por roles: las empresas crean y gestionan ofertas de trabajo, y los estudiantes consultan las ofertas disponibles y se postulan. Contenerizada con Docker y con pruebas automatizadas.
Shiny Umbrella
API REST con Django y PostgreSQL para crear y responder encuestas. Ofrece gestión de perfiles, visualización de resultados y notificaciones sobre la actividad de las encuestas. Contenerizada con Docker y con pruebas automatizadas.
Experiencia Colaborativa
Desarrollador Backend Junior
NoCountry.techParticipé en un equipo multidisciplinario remoto que construyó ProfeVirtual, un MVP para una plataforma de cursos online, en un ciclo de cinco semanas con metodología Scrum y seguimiento de tareas en Jira. Desarrollé la gestión de usuarios, el catálogo de cursos y los endpoints RESTful de la lógica de negocio, e integré mi trabajo con el del resto del equipo mediante Git y pull requests.
Colaborador Open Source
sloptotalDetector open source de texto generado por IA ("VirusTotal para AI slop"): analiza texto o URLs con 23 motores independientes que corren localmente en CPU. Contribuí con dos mejoras a la API, ambas mergeadas:
- Agrupé los endpoints de la documentación interactiva (/docs) por dominio con tags de OpenAPI y agregué una prueba automatizada que verifica que cada ruta de la API tenga al menos uno.
- Añadí ejemplos de request a los modelos Pydantic para que "Try it out" parta con datos de muestra.
Educación
Tecnología en Desarrollo de Software
Inst. Uni. Pascual Bravo
Técnica Laboral en Desarrollo Software
Inst. Uni. Pascual Bravo / Inst. Edu. Sol de Oriente